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  <title>Java集合 | Zhangsnke's Blog</title>
  









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          <h1 class="post-title" itemprop="name headline">Java集合</h1>
        

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              <time title="创建于" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2019-01-10T17:37:10+08:00">2019-01-10</time>
            

            
            

            
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    <div class="post-body" itemprop="articleBody">

      
      

      
        <h3 id="简介："><a href="#简介：" class="headerlink" title="简介："></a>简介：</h3><p><em>JDK1.2引入了Java集合框架，包含一组数据结构。与数组不同，这些数据结构的存储空间会随着元素的添加而动态增加。</em></p>
<p><em>所有这些数据结构在 java.util 包里，包含了 Collection 、List、Set、Map、SortedMap 接口。这些接口的实现类有 LinkedList、TreeSet、ArrayList、HashMap等。除了这些数据结构，java.util 包还提供了 Date、GregorianCalender、StringTokenizer、Random这样的工具类。</em></p>
<hr>
<h3 id="分类："><a href="#分类：" class="headerlink" title="分类："></a>分类：</h3><p><em>按照接口、实现、算法三个方面对集合框架中的数据结构进行分类:</em></p>
<ul>
<li>接口： Collection 、 List 、 Map 组成了集合框架中所有具体实现类的接口，它们定义了子类必须实现的方法。</li>
<li>实现： 所有实现上述三个接口的类，都被称为<font color="red">集合框架</font>，实际上就是数据结构。比如 LinkedList 、 TreeSet等。</li>
<li>算法： 集合框架提供了很多可以直接调用的算法，比如求最小值和最大值、排序、填充等。</li>
</ul>
<hr>
<h3 id="优缺点"><a href="#优缺点" class="headerlink" title="优缺点"></a>优缺点</h3><p><em>3个优点：</em></p>
<ul>
<li>减少了工作量的同时也增加了软件的可用性： 不需要每个程序猿手动实现排序、查找等。</li>
<li>执行速度更快更持久： 集合框架的底层数据结构分为两类：<font color="red">基于节点</font>和<font color="red">基于数组</font>的，前者在频繁添加时效率更高，后者是在频繁读取时速度更快。一些数据结构是<font color="bliue">synchronized 线程安全</font>的，但是会影响速度，另一些存在线程不安全。</li>
<li>互操作与转换： 由于实现了 Collection 接口，数据结构之间是可以相互转换的。可以 clone ，可以把现有的结构转成 synchronized 版本，还可以将基于链表的数据结构转为基于数组的机构。</li>
</ul>
<p><em>2个缺点：</em></p>
<ul>
<li>需要注意类型转换： 在集合框架类之间进行的转换时需要小心，特别是要考虑泛型类型的兼容性</li>
<li>运行时类检查： 在集合框架运行时会抛出异常，需要编程时多注意。</li>
</ul>
<hr>
<h3 id="继承体系"><a href="#继承体系" class="headerlink" title="继承体系"></a>继承体系</h3><p><em>java.util 数据结构继承体系分为两大类，一类是实现了<font color="red"> Collection 接口</font>,一类实现了<font color="red"> Map 接口</font>。</em></p>
<p><img src="http://wx4.sinaimg.cn/mw690/0060lm7Tly1fz1h2qpfslj30sg0qnwh2.jpg" alt="图1|center"><br><img src="http://wx2.sinaimg.cn/mw690/0060lm7Tly1fz1h3xcc6nj30zk0oftag.jpg" alt="图2|center"></p>
<p><em>集合框架核心接口及实现类：</em></p>
<ul>
<li>Collection： 根接口，大部分数据结构都实现了Collection接口的方法</li>
<li>Set:：实现 Set 接口的数据结构不允许有重复的元素，例如  HashSet 、LinkedHashSet</li>
<li>SortedSet： 实现 SortedSet 接口的数据默认按 <font color="red">升序</font>打印元素，例如 TreeSet</li>
<li>List：实现 List 接口的数据允许存在重复元素，并且可以通过 index 访问元素，例如 LinkedList、ArrayList、Vector</li>
<li>Map：实现 Map 接口的数据结构存储键值对，不允许重复的 key，例如 HashMap、LinkedHashMap、Hashtable</li>
<li>SortedMap：继承了 Map 接口，存储键值对，不允许重复的 key，默认按 key  <font color="red">升序</font>打印元素，例如 TreeMap</li>
</ul>
<p><em>SortedSet 与 SortedMap 默认的排序是 <font color="red">自然序</font>，可以通过 Comparator 或 Comparable 接口实现自定义排序。</em></p>
<p><em>在接口 与具体的实现类之间还存在一些抽象类，如下图</em><br><img src="http://wx4.sinaimg.cn/mw690/0060lm7Tly1fz1j88mb0rj30ji0ggmxq.jpg" alt="图3|center"></p>
<p><em>这些抽象类为集合增加了很多功能：</em></p>
<ul>
<li>HashSet： 实现 Set 接口，不允许重复的元素，底层数据结构 hash table</li>
<li>LinkedHashSet： 实现 Set 接口，不允许重复的元素，底层数据结构 hash table 和 双链表</li>
<li>TreeSet：实现 NavigableSet 接口，不允许重复的元素，底层数据结构 红黑树</li>
<li>ArrayList：实现 List 接口，允许重复元素，底层数据结构 可变数组</li>
<li>LinkedList：实现 List 接口，允许重复元素，底层数据结构 双链表</li>
<li>Vector：实现 List 接口，允许重复元素，添加了synchronized,底层数据结构 可变数组</li>
<li>HashMap：实现 Map 接口，不允许重复的 Key，底层数据结构 hash table</li>
<li>LinkedHashMap：实现 Map 接口，不允许重复的 Key , 底层数据结构 hash table 和双链表</li>
<li>HashTable：实现 Map 接口，不允许重复的 Key，底层数据结构 hash table</li>
<li>TreeMap：实现 Map 接口，不允许重复的 Key，底层数据结构 红黑树</li>
</ul>
<p>需要注意的是 HashTable 和 HashMap 都是实现 Map 接口，HashMap 是 非 Synchronized 的，并且可以接受 null（HashMap 可以接受 null 为 key 和 null 为 value ,而HashTable 不可以。）HashTable 是 Synchronized 的。HashMap的迭代器（Iterator）是fail-fast 迭代器，而 HashTable 的 enumerator 迭代器不是fail-fast*。</p>
<font color="red">fail-fast 快速失败机制：是 java 集合中的一种错误机制。抛出 异常java.util.ConcurrentModificationException</font>

<hr>
<h3 id="为什么用HashMap？"><a href="#为什么用HashMap？" class="headerlink" title="为什么用HashMap？"></a>为什么用HashMap？</h3><ul>
<li>HashMap 是一个散列桶 （数组 和 链表），它存储的内容是键值对 key - value 映射</li>
<li>HashMap 采用了数组和链表的数据结构，能在查询和修改方便继承了数组的线性查找和链表的寻址修改</li>
<li>HashMap 是非 synchronized ，所以 HashMap 很快</li>
<li>HashMap 可以接受 null 作为键（key）和值（value），而HashTable不能</li>
</ul>
<hr>
<h3 id="HashMap的工作原理是什么？"><a href="#HashMap的工作原理是什么？" class="headerlink" title="HashMap的工作原理是什么？"></a>HashMap的工作原理是什么？</h3><p><strong>HashMap 是基于 hashing 的原理</strong></p>
<p><em>我们使用 put(key,value)存储对象到 HashMap 中，使用 get(key) 从 HashMap 中获取对象。当我们给 put( )方法传递键和值时，我们先对键调用 hashCode( ) 方法，计算并返回的 hashCode 适用于找到 Map 数组的 bucket 位置来存储 Node 对象。<font color="red">HashMap 是在 bucket 中存储对象和值对象，作为 Map.Node</font></em></p>
<figure class="highlight java"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">Node[] table = <span class="keyword">new</span> Node[<span class="number">16</span>];<span class="comment">//散列桶初始化，table</span></span><br><span class="line"><span class="class"><span class="keyword">class</span> <span class="title">Node</span></span>&#123;</span><br><span class="line">	hash; <span class="comment">//hash值</span></span><br><span class="line">	key; <span class="comment">//键</span></span><br><span class="line">	value; <span class="comment">//值</span></span><br><span class="line">	node next; <span class="comment">//用于指向链表的下一层（产生冲突，用拉链法）</span></span><br><span class="line">&#125;</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p><strong>put具体过程（JDK1.8）</strong></p>
<ol>
<li>对 Key 求 Hash 值，然后在计算下标</li>
<li>如果没有碰撞，直接放入桶中（碰撞的意思是 计算得到的 Hash 值相同，需要放到同一个 bucket 中）</li>
<li>如果碰撞了，以链表的方式链接到后面</li>
<li>如果链表长度超过了阀值（ TREEIFY THRESHOLD == 8），就把链表转为红黑树，链表长度低于6，就把红黑树转回为链表</li>
<li>如果节点已经存在就覆盖（替换旧值）</li>
<li>如果桶满了（容量16*加载因子0.75），就需要 resize (扩容2倍后重排)</li>
</ol>
<p><strong>get具体过程（JDK1.8）</strong></p>
<p>当我们调用 get( )方法， HashMap  会使用键对象的 hashcode  找到 bucket 位置，找到 bucket 位置后，会调用 keys.equals( ) 方法找到链表中正确的节点，最终找到值对象。</p>
<p><img src="http://wx3.sinaimg.cn/mw690/0060lm7Tly1fz1j74pf89j30dl08agln.jpg" alt="图4|center"></p>
<hr>
<h3 id="减少碰撞"><a href="#减少碰撞" class="headerlink" title="减少碰撞"></a>减少碰撞</h3><p><strong><font color="buile">扰动函数</font>可以减少碰撞</strong><br><em>原理：如果两个不相等的对象返回不同的 hashcode 的话，那么碰撞的几率就会小些。这意味着 存链表结构减小，这样取值的时候不会频繁的调用 equal 方法，从而提高 HashMap 性能。（扰动 即  Hash 方法内容的算法实现，目的是让不同的对象返回不用的 hashcode）。</em></p>
<p><strong>使用不可变的、声明作 final 对象，并且采用何式的 equals() 和 hashCode()方法</strong><br><em>不可变性使得能够缓存不同键的 hashcode ，这将提高整个获取对象的速度，使用 String 、Integer 这样的wrapper 类（封装类）作为键。</em></p>
<p><strong>为什么 String、Integer 这样的封装类（wrapper类）适合作为键</strong><br><em>因为 String 是 final ，而且已经重写了 equals() 和 hashCode() 方法了。不可变性是必要的，因为为了要集散 hashCode()，就要防止键值改变。</em></p>
<hr>
<h3 id="HashMap-中-hash-函数怎么实现？"><a href="#HashMap-中-hash-函数怎么实现？" class="headerlink" title="HashMap 中 hash 函数怎么实现？"></a>HashMap 中 hash 函数怎么实现？</h3><p><em>由于 HashMap 的数据结构是数组+量表的结构，所以我们希望这个 HashMap 里的元素位置尽量分布均匀些，尽量使每个位置上的元素只有一个，这样一来不需要再去遍历链表。</em><br><figure class="highlight java"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br><span class="line">8</span><br><span class="line">9</span><br><span class="line">10</span><br><span class="line">11</span><br><span class="line">12</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="comment">//JDK 1.8</span></span><br><span class="line"><span class="function"><span class="keyword">static</span> <span class="keyword">final</span> <span class="keyword">int</span> <span class="title">hash</span><span class="params">(Object key)</span></span>&#123;</span><br><span class="line">	<span class="keyword">if</span> (key == <span class="keyword">null</span>)&#123;</span><br><span class="line">		<span class="keyword">return</span> <span class="number">0</span>;</span><br><span class="line">	&#125;</span><br><span class="line">	<span class="keyword">int</span> h;</span><br><span class="line">	h = key.hashCode();<span class="comment">//返回散列值就是 hashcode</span></span><br><span class="line">	<span class="comment">// ^ : 按位异或</span></span><br><span class="line">	<span class="comment">// &gt;&gt;&gt; ： 无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐</span></span><br><span class="line">	<span class="comment">//其中 n是数组的长度，即 Map的数组部分初始化长度</span></span><br><span class="line">	<span class="keyword">return</span> (n-<span class="number">1</span>)&amp;(h^(h&gt;&gt;&gt; <span class="number">16</span>));</span><br><span class="line">&#125;</span><br></pre></td></tr></table></figure></p>
<p><img src="http://wx1.sinaimg.cn/mw690/0060lm7Tly1fz1js6tsc4j30lx0asq4w.jpg" alt="图5|center"></p>
<ul>
<li>高 16 bit 不变，低16 bit 和高 16 bit 做了一个 异或（得到 hashcode 转为32位二进制，前16位和后16位做了一个异或）</li>
<li>（n-1）&amp; hash ==&gt; 得到下标</li>
</ul>
<hr>
<h3 id="拉链法导致的链表过深，为什么不用二叉查找树代替，而选用红黑树，为什么不一直使用红黑树？"><a href="#拉链法导致的链表过深，为什么不用二叉查找树代替，而选用红黑树，为什么不一直使用红黑树？" class="headerlink" title="拉链法导致的链表过深，为什么不用二叉查找树代替，而选用红黑树，为什么不一直使用红黑树？"></a>拉链法导致的链表过深，为什么不用二叉查找树代替，而选用红黑树，为什么不一直使用红黑树？</h3><p><em>之所以选择红黑树就是为了解决二叉查找树的缺陷：<font color=" bliu">二叉查找树在特殊情况会变成一条线性结构</font>，这样一来和原来使用链表结构一样了，造成层次很深的问题。红黑树再插入新数据后需要通过左旋、右旋、变色等一些列操作来保持树的平衡（树的平衡对查找树非常重要）。引入红黑树就是为了查找数据块，解决链表查询深度的问题。但是由于红黑树属于平衡二叉树（AVL树：一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1），为了保持“平衡”需要付出代价，但是该代价所损耗的比起遍历线性链表要少。所以长度大于8的时候会使用红黑树，如果链表很短的时候不需要引入红黑树。</em></p>
<font color=" red">HashMap在jdk1.8之后引入了红黑树的概念，表示若桶中链表元素超过8时，会自动转化成红黑树；若桶中元素小于等于6时，树结构还原成链表形式。</font>

<p><strong>原因：红黑树的平均查找长度是log(n),长度为8时，查找长度log(8) =3,链表的平均长度为n/2,当长度为8时，平均查找长度为8/2=4，这才有转变树的必要。但是当长度为6的时候，两者效率一样，但是转化为树需要耗时，所以不必要。</strong></p>
<p><strong>选择6和8的原因：中间有个差值7可以防止链表和树之间频繁的转换。假设一下，如果设计成链表个数超过8则链表转换成树结构，链表个数小于8则树结构转换成链表，如果一个HashMap不停的插入、删除元素，链表个数在8左右徘徊，就会频繁的发生树转链表、链表转树，效率会很低。</strong></p>
<hr>
<h3 id="红黑树"><a href="#红黑树" class="headerlink" title="红黑树"></a>红黑树</h3><p><img src="http://wx1.sinaimg.cn/mw690/0060lm7Tly1fz1kp4qdvtj308c060dgw.jpg" alt="图6"></p>
<ol>
<li>每个节点非红即黑</li>
<li>根节点一定是黑的</li>
<li>如果节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之则不一定）</li>
<li>每个叶子结点都是黑色的空节点（NIL节点）</li>
<li>从根节点到叶节点或空子节点的每条路径，必须包含相同数目的黑色节点（相同的黑色高度）</li>
</ol>
<hr>
<h3 id="如果-HashMap-的大小超过了负载因子（load-factor）定义的容量怎么办？"><a href="#如果-HashMap-的大小超过了负载因子（load-factor）定义的容量怎么办？" class="headerlink" title="如果 HashMap 的大小超过了负载因子（load factor）定义的容量怎么办？"></a>如果 HashMap 的大小超过了负载因子（load factor）定义的容量怎么办？</h3><p><em>HashMap 默认的负载因子大小为<font color="red"> 0.75</font>。也就是说，当一个 Map 填满了 75% 的 bucket 的时候，和其他集合类一样（如 ArrayList 等），将会创建一个是原来 HashMap 大小的两倍的 bucket 数组来重新调整 Map 大小，并将原来的对象放入新的 bucket 数组，这个过程叫做 rehashing。 </em></p>
<p><em>因为调用  hash 方法找到新的 bucket 位置。这个值只可能在两个地方，一个是原下标的位置，另一个是在下标为<font color="red">&lt;原下标+原容量&gt;</font>的位置。</em></p>
<hr>
<h3 id="重新调整-HashMap-大小存在什么问题？"><a href="#重新调整-HashMap-大小存在什么问题？" class="headerlink" title="重新调整 HashMap 大小存在什么问题？"></a>重新调整 HashMap 大小存在什么问题？</h3><p><em>重新调整 HashMap 大小的时候，确实存在条件竞争。</em></p>
<p><em>因为如果两个线程都发现 HashMap 需要调整大小了，它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中，存储在链表中的元素的次序会反过来。因为移动到新的 bucket 位置的时候，HashMap 并不会将元素放在链表的尾部，而是放在头部，这是避免了尾部遍历（tail traversing）。如果条件竞争发生了，name就死循环了，所以在多线程环境下，不使用 HashMap。</em></p>
<p><strong>为什么多线程会导致死循环？</strong></p>
<p><em>HashMap 的容量是有限的。当经过多次元素插入，使得 HashMap 达到一定饱和度时，Key 映射位置发生冲突的几率会逐步提高。这时候，HashMap 需要扩展它的长度，进行 Resize。</em></p>
<hr>
<h3 id="HashTable"><a href="#HashTable" class="headerlink" title="HashTable"></a>HashTable</h3><ul>
<li>数组+链表方式存储</li>
<li>默认容量： 11（质数为宜）</li>
<li>put操作：首先进行索引计算（key.hashCode() &amp; 0x7FFFFFFF）% table.length；若在链表中找到了，则替换旧值，若未找到则继续。当总元素个数超过 容量 * 加载因子 时，扩容为原来的两倍，并重新散列；将新元素加到链表头部</li>
<li>对修改 HashTable 内部共享数据的方法添加了 synchronized，保证线程安全。</li>
</ul>
<hr>
<h3 id="HashMap-与-HashTabled区别"><a href="#HashMap-与-HashTabled区别" class="headerlink" title="HashMap 与 HashTabled区别"></a>HashMap 与 HashTabled区别</h3><ul>
<li>默认容量不同，扩容不同</li>
<li>线程安全性：HashTable 安全</li>
<li>效率不同：HashTable 要慢，因为有锁</li>
</ul>
<hr>
<h3 id="可以使用-CurrentHashMap-来代替-HashTable？"><a href="#可以使用-CurrentHashMap-来代替-HashTable？" class="headerlink" title="可以使用 CurrentHashMap 来代替 HashTable？"></a>可以使用 CurrentHashMap 来代替 HashTable？</h3><ul>
<li>HashTable 是 synchronized 的，但是 ConcurrentHashMap 同步性能更好，因为它仅根据同步级别对 map的一部分进行加锁</li>
<li>CurrentHashMap 当然可以替代 HashTable ，但是 HashTable 提供更强的线程安全</li>
<li>都可以用在多线程环境，但是当 HashTable 大小增加到一定的时候，性能会急剧下降，因为迭代时需要被锁定很长时间。由于ConcurrentHashMap 引入了分割（segmentation），不论它变得多么大，仅仅需要锁定 Map 的某个部分，其他线程不需要迭代完成才能访问 Map。 简而言之，CurrentHashMap 只是 锁定 Map 的某个部分，而 HashTable 锁定了整个 Map。 </li>
</ul>

      
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        <div style="text-align:center;color: #ccc;font-size:14px;">-------------本文结束<i class="fa fa-paw"></i>感谢您的阅读-------------</div>
    
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                src="http://wx1.sinaimg.cn/mw690/0060lm7Tly1fz2r82s43bj30u20u0ad9.jpg"
                alt="Zhangsnke" />
            
              <p class="site-author-name" itemprop="name">Zhangsnke</p>
              <p class="site-description motion-element" itemprop="description">java jsp</p>
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      <!--/noindex-->
      

      

    </div>
  </aside>


        
      </div>
    </main>

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<div class="copyright">&copy; <span itemprop="copyrightYear">2019</span>
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  <span class="author" itemprop="copyrightHolder">Zhangsnke</span>

  

  
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  </div>

  

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  if (Object.prototype.toString.call(window.Promise) !== '[object Function]') {
    window.Promise = null;
  }
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  <script type="text/javascript">
    var GUEST = ['nick','mail','link'];
    var guest = 'nick,mail,link';
    guest = guest.split(',').filter(function (item) {
      return GUEST.indexOf(item)>-1;
    });
    new Valine({
        el: '#comments' ,
        verify: false,
        notify: false,
        appId: 'V4OQTBV0QUJvAOnALRUDikMp-gzGzoHsz',
        appKey: 'Ygfy3JqhxL8KArimEFAGB3QQ',
        placeholder: 'ヾﾉ≧∀≦)o来啊，快活啊!',
        avatar:'mm',
        guest_info:guest,
        pageSize:'10' || 10,
    });
  </script>



  

  <script type="text/javascript">
    // Popup Window;
    var isfetched = false;
    var isXml = true;
    // Search DB path;
    var search_path = "search.xml";
    if (search_path.length === 0) {
      search_path = "search.xml";
    } else if (/json$/i.test(search_path)) {
      isXml = false;
    }
    var path = "/blog/" + search_path;
    // monitor main search box;

    var onPopupClose = function (e) {
      $('.popup').hide();
      $('#local-search-input').val('');
      $('.search-result-list').remove();
      $('#no-result').remove();
      $(".local-search-pop-overlay").remove();
      $('body').css('overflow', '');
    }

    function proceedsearch() {
      $("body")
        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay"></div>')
        .css('overflow', 'hidden');
      $('.search-popup-overlay').click(onPopupClose);
      $('.popup').toggle();
      var $localSearchInput = $('#local-search-input');
      $localSearchInput.attr("autocapitalize", "none");
      $localSearchInput.attr("autocorrect", "off");
      $localSearchInput.focus();
    }

    // search function;
    var searchFunc = function(path, search_id, content_id) {
      'use strict';

      // start loading animation
      $("body")
        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay">' +
          '<div id="search-loading-icon">' +
          '<i class="fa fa-spinner fa-pulse fa-5x fa-fw"></i>' +
          '</div>' +
          '</div>')
        .css('overflow', 'hidden');
      $("#search-loading-icon").css('margin', '20% auto 0 auto').css('text-align', 'center');

      

      $.ajax({
        url: path,
        dataType: isXml ? "xml" : "json",
        async: true,
        success: function(res) {
          // get the contents from search data
          isfetched = true;
          $('.popup').detach().appendTo('.header-inner');
          var datas = isXml ? $("entry", res).map(function() {
            return {
              title: $("title", this).text(),
              content: $("content",this).text(),
              url: $("url" , this).text()
            };
          }).get() : res;
          var input = document.getElementById(search_id);
          var resultContent = document.getElementById(content_id);
          var inputEventFunction = function() {
            var searchText = input.value.trim().toLowerCase();
            var keywords = searchText.split(/[\s\-]+/);
            if (keywords.length > 1) {
              keywords.push(searchText);
            }
            var resultItems = [];
            if (searchText.length > 0) {
              // perform local searching
              datas.forEach(function(data) {
                var isMatch = false;
                var hitCount = 0;
                var searchTextCount = 0;
                var title = data.title.trim();
                var titleInLowerCase = title.toLowerCase();
                var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g,"");
                
                var contentInLowerCase = content.toLowerCase();
                var articleUrl = decodeURIComponent(data.url);
                var indexOfTitle = [];
                var indexOfContent = [];
                // only match articles with not empty titles
                if(title != '') {
                  keywords.forEach(function(keyword) {
                    function getIndexByWord(word, text, caseSensitive) {
                      var wordLen = word.length;
                      if (wordLen === 0) {
                        return [];
                      }
                      var startPosition = 0, position = [], index = [];
                      if (!caseSensitive) {
                        text = text.toLowerCase();
                        word = word.toLowerCase();
                      }
                      while ((position = text.indexOf(word, startPosition)) > -1) {
                        index.push({position: position, word: word});
                        startPosition = position + wordLen;
                      }
                      return index;
                    }

                    indexOfTitle = indexOfTitle.concat(getIndexByWord(keyword, titleInLowerCase, false));
                    indexOfContent = indexOfContent.concat(getIndexByWord(keyword, contentInLowerCase, false));
                  });
                  if (indexOfTitle.length > 0 || indexOfContent.length > 0) {
                    isMatch = true;
                    hitCount = indexOfTitle.length + indexOfContent.length;
                  }
                }

                // show search results

                if (isMatch) {
                  // sort index by position of keyword

                  [indexOfTitle, indexOfContent].forEach(function (index) {
                    index.sort(function (itemLeft, itemRight) {
                      if (itemRight.position !== itemLeft.position) {
                        return itemRight.position - itemLeft.position;
                      } else {
                        return itemLeft.word.length - itemRight.word.length;
                      }
                    });
                  });

                  // merge hits into slices

                  function mergeIntoSlice(text, start, end, index) {
                    var item = index[index.length - 1];
                    var position = item.position;
                    var word = item.word;
                    var hits = [];
                    var searchTextCountInSlice = 0;
                    while (position + word.length <= end && index.length != 0) {
                      if (word === searchText) {
                        searchTextCountInSlice++;
                      }
                      hits.push({position: position, length: word.length});
                      var wordEnd = position + word.length;

                      // move to next position of hit

                      index.pop();
                      while (index.length != 0) {
                        item = index[index.length - 1];
                        position = item.position;
                        word = item.word;
                        if (wordEnd > position) {
                          index.pop();
                        } else {
                          break;
                        }
                      }
                    }
                    searchTextCount += searchTextCountInSlice;
                    return {
                      hits: hits,
                      start: start,
                      end: end,
                      searchTextCount: searchTextCountInSlice
                    };
                  }

                  var slicesOfTitle = [];
                  if (indexOfTitle.length != 0) {
                    slicesOfTitle.push(mergeIntoSlice(title, 0, title.length, indexOfTitle));
                  }

                  var slicesOfContent = [];
                  while (indexOfContent.length != 0) {
                    var item = indexOfContent[indexOfContent.length - 1];
                    var position = item.position;
                    var word = item.word;
                    // cut out 100 characters
                    var start = position - 20;
                    var end = position + 80;
                    if(start < 0){
                      start = 0;
                    }
                    if (end < position + word.length) {
                      end = position + word.length;
                    }
                    if(end > content.length){
                      end = content.length;
                    }
                    slicesOfContent.push(mergeIntoSlice(content, start, end, indexOfContent));
                  }

                  // sort slices in content by search text's count and hits' count

                  slicesOfContent.sort(function (sliceLeft, sliceRight) {
                    if (sliceLeft.searchTextCount !== sliceRight.searchTextCount) {
                      return sliceRight.searchTextCount - sliceLeft.searchTextCount;
                    } else if (sliceLeft.hits.length !== sliceRight.hits.length) {
                      return sliceRight.hits.length - sliceLeft.hits.length;
                    } else {
                      return sliceLeft.start - sliceRight.start;
                    }
                  });

                  // select top N slices in content

                  var upperBound = parseInt('1');
                  if (upperBound >= 0) {
                    slicesOfContent = slicesOfContent.slice(0, upperBound);
                  }

                  // highlight title and content

                  function highlightKeyword(text, slice) {
                    var result = '';
                    var prevEnd = slice.start;
                    slice.hits.forEach(function (hit) {
                      result += text.substring(prevEnd, hit.position);
                      var end = hit.position + hit.length;
                      result += '<b class="search-keyword">' + text.substring(hit.position, end) + '</b>';
                      prevEnd = end;
                    });
                    result += text.substring(prevEnd, slice.end);
                    return result;
                  }

                  var resultItem = '';

                  if (slicesOfTitle.length != 0) {
                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + highlightKeyword(title, slicesOfTitle[0]) + "</a>";
                  } else {
                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + title + "</a>";
                  }

                  slicesOfContent.forEach(function (slice) {
                    resultItem += "<a href='" + articleUrl + "'>" +
                      "<p class=\"search-result\">" + highlightKeyword(content, slice) +
                      "...</p>" + "</a>";
                  });

                  resultItem += "</li>";
                  resultItems.push({
                    item: resultItem,
                    searchTextCount: searchTextCount,
                    hitCount: hitCount,
                    id: resultItems.length
                  });
                }
              })
            };
            if (keywords.length === 1 && keywords[0] === "") {
              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-search fa-5x" /></div>'
            } else if (resultItems.length === 0) {
              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-frown-o fa-5x" /></div>'
            } else {
              resultItems.sort(function (resultLeft, resultRight) {
                if (resultLeft.searchTextCount !== resultRight.searchTextCount) {
                  return resultRight.searchTextCount - resultLeft.searchTextCount;
                } else if (resultLeft.hitCount !== resultRight.hitCount) {
                  return resultRight.hitCount - resultLeft.hitCount;
                } else {
                  return resultRight.id - resultLeft.id;
                }
              });
              var searchResultList = '<ul class=\"search-result-list\">';
              resultItems.forEach(function (result) {
                searchResultList += result.item;
              })
              searchResultList += "</ul>";
              resultContent.innerHTML = searchResultList;
            }
          }

          if ('auto' === 'auto') {
            input.addEventListener('input', inputEventFunction);
          } else {
            $('.search-icon').click(inputEventFunction);
            input.addEventListener('keypress', function (event) {
              if (event.keyCode === 13) {
                inputEventFunction();
              }
            });
          }

          // remove loading animation
          $(".local-search-pop-overlay").remove();
          $('body').css('overflow', '');

          proceedsearch();
        }
      });
    }

    // handle and trigger popup window;
    $('.popup-trigger').click(function(e) {
      e.stopPropagation();
      if (isfetched === false) {
        searchFunc(path, 'local-search-input', 'local-search-result');
      } else {
        proceedsearch();
      };
    });

    $('.popup-btn-close').click(onPopupClose);
    $('.popup').click(function(e){
      e.stopPropagation();
    });
    $(document).on('keyup', function (event) {
      var shouldDismissSearchPopup = event.which === 27 &&
        $('.search-popup').is(':visible');
      if (shouldDismissSearchPopup) {
        onPopupClose();
      }
    });
  </script>





  

  

  

  

  
  

  

  

  

  


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